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私はtensorflowでk平均アルゴリズムを書いて、要約を最小距離を追加しようとしました:いくつかのサマリーがテンソルボードにプロットされていませんか?
プロットは水平方向に任意の長さを持っていないのはなぜ?横軸には何がありますか?どのようなm
ポストフィックス意味ですか?
コードは以下の通りです:
global_count = 0
count = 0
self.report.add_time_stamp(description="Initializing with k-means...")
self.report.add_time_stamp(description="#\tdist")
self.report.add_time_stamp(description="%d\t%.4e " % (count, dist_min_sum_value))
while dist_min_sum_value != dist_min_sum_value_old:
count += 1
global_count += 1
dist_min_sum_value_old = dist_min_sum_value
mu_value, cluster_indice_value, distance_square_value, dist_min_value, dist_min_sum_value = \
sess.run([self.mu_assign_new_kmeans, self.cluster_indices_assign_new_kmeans, self.distance_square,
self.dist_min, self.dist_min_sum])
if self.k_means_summary is not None:
k_means_summary_value = sess.run(self.k_means_summary)
self.k_means_writer.add_summary(k_means_summary_value, global_count - 1)
print("%d\t%.4e " % (count, dist_min_sum_value))
k_means_summary
定義は
self.dist_min_sum_summary = tf.summary.scalar('dist_min_sum_summary', tf.squeeze(self.dist_min_sum))
...
self.k_means_summary = tf.summary.merge([self.dist_min_sum_summary])
のように見える、それは私が、単一の要約をマージしていることが正しいですか?
x軸は要約のglobal_step引き数のため、ここではglobal_count - 1となります。 mは何百万ということを意味します。あなたは1つの要約だけを保存しているようですが、おそらくあなたはそれをいくつかのプリントで確認することができます... – gdelab
私はプリントでこれを尋ね、それらの多くを見ています。とにかく、1つのサマリーを印刷すると、何百万にも及ぶのですか?再調整する方法は? – Dims
これは自動的にスケーリングされます。ポイントが1つしかない場合(y軸に1つの値がある場合と同じです)、そのようなことが行われます。複数の値を使用すると、より合理的なsometingにオートスケールする必要があります。これはすべての値を表示します – gdelab